TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | REKTÖRLÜK |
| Alan Dışı Dersler Koordinatörlüğü | |
| Kod | SD0015 |
| Ad | Görüntü İşleme |
| Dönem | 2017-2018 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz ve Bahar |
| Süre (T+U) | 2-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 3 AKTS |
| Yerel Kredi | 2 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Belirsiz |
| Etiket | ADS Alan Dışı Seçmeli Dersler (Üniversite) ÜOD Üniversite Ortak Ders |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. NAZIM AKSAKER |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Prof. Dr. NAZIM AKSAKER
(Güz)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
Prof. Dr. NAZIM AKSAKER (Bahar) (A Grubu) (Sor. Öğr. Ele.) |
Dersin Amacı / Hedefi
Bu derste, Astronomi, Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinde kullanılan görüntülerin işleme teknikleri IDL programı yardımıyla ilgili bilgi ve becerilerinin kazandırılması amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği
Görüntü, fotoğraf, raster ve vektör veri türleri, Komut satırı işlemleri, girdi/Çıktı işlemleri, Filtreleme teknikleri, Görüntülerde fourier analizi, astronomik görüntü analizleri, uzaktan algılama görüntülerin analizleri, HUBBLE veri arşivinin kullanılması, meteosat veri arşivinin kullanılması, Landsat veri arşivinin kullanılması, modis veri arşivinin kullanılması, Spor karşılaşmalarında görüntü işleme teknikleri, Otonom araçların görüntü işleme yöntemleri, Görüntü işlemede yapay zeka uygulamaları
Dersin Ön Koşulu
Kaynaklar
Notlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Görünütü nedir, Raster, vekör veri tanımları, veri formatları (FITS,HDF5,GEOTİF vb) | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 2 | Komut Satırı işlemleri, temel programlama mantığı, algoritma, basit programlar. | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 3 | Görüntülerin görünür hale getirilmesi, pixel analizleri, sonuçların gösterilmesi, çıktılarının alınması. | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 4 | Filtrelemeler(en yakın komşuluk filtresi, binleme filtresi vb.), interpolasyonların görüntülere uygulanması. | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 5 | Görüntülere fast fourier transformunun uygulanması. | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 6 | Birinci ve ikinci dereceden diferansiyel denklemlerin bilgisayar programlama yöntemleri ile çözümleri; Sonlu farklar hesabı; Runga-Kutta yöntemi; Newton-Raphson yöntemi; Bernoulli Denklemleri; Farklar yöntemi. | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 7 | Fotometrik Gözlemlerin Standart Sisteme Dönüştürülmesinin Uygulamalı Anlatımı. Ön Hazırlık Olarak; JD-Tarih, Tarih-JD Dönüşümü, Ortalama ve Görünen Yıldız Zamanları, Hava Kütlesi, Heliocentrik Zaman Düzeltmesi, UBV Filtre Sisteminde Gözlemlerin İndirgenmesi, Birinci Mertebeden Atmosferik Sönümleme Katsayıları, İkinci Mertebeden Atmosferik Sönümleme Katsayıları, Aletsel Dönüşüm Katsayıları (Fotometrik Ölçek Faktörleri), İndirgeme Uygulamaları. Standart Sisteme Dönüşüm | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 8 | Astronomik Görüntülerin veri arşivlerinden indirilmesi ve analizleri | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 9 | Pixellerden nesnelerin belirlenmesine yönelik tekniklerin uygulanması | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 10 | Öğrenme düzeylerinin belirlenmesi | ||
| 11 | Astronomik uyduları olan Hubble, SPITZER, JWST nin FITS formatındaki verilerin analizleri. | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 12 | Meteorolojik ve yer tabanlı uyduların HDF5 formatındaki verilerin analizleri. | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 13 | Şerit takibi, trafik uygulamalarının tanınması vb tekniklerin öğrenilmesi | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 14 | Spor karşılaşmalarında karar verici sistemlerin tanımlamaları ve kullanılan teknikler. | Konuyla ilgili literatür taraması | |
| 15 | Yığın veri içerisinde yapay zeka öğrenme yöntemiyle sınıflandırma tekniklerin uygulamaları, Uydu verilerin üretilme yöntemlerinin incelenmesi. | Konuyla ilgili literatür taraması |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 100 | 40 |
| Genel Değerlendirme | ||
| Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam | 100 | 40 |
| 1. Yıl Sonu Sınavı | - | 60 |
| Genel Toplam | - | 100 |